Kevin Warsh có lý về AI và lạm phát

LONDON, 4 tháng 3 (Reuters Breakingviews) - Kevin Warsh tuyên bố trí tuệ nhân tạo sẽ chứng minh lý do giảm lãi suất. Đó là một quan điểm rất thuận tiện cho người được Tổng thống Donald Trump đề cử làm chủ tịch Cục Dự trữ Liên bang tiếp theo. Người từng là ngân hàng của Morgan Stanley vẫn còn điều gì đó đúng. Để cho phép chính thống kinh tế hạn chế tăng trưởng thực sự sẽ là một sai lầm.

Cuộc tranh luận giữa các nhà kinh tế về tác động có thể của AI đã diễn ra trong nhiều năm. Ở Hoa Kỳ, công nghệ này có thể đã giúp người lao động làm việc hiệu quả hơn. Dữ liệu chỉnh sửa từ Cục Thống kê Lao động cho thấy việc tuyển dụng chậm lại nhiều hơn so với dự kiến ban đầu vào năm 2025 mặc dù GDP vẫn duy trì mạnh mẽ, có nghĩa là người lao động đã sản xuất nhiều hơn mỗi giờ làm việc. Các ngành đã ứng dụng AI, đặc biệt là các nhà mạng viễn thông, phát thanh và xuất bản, đã nâng cao năng suất nhiều hơn so với khách sạn và nhà hàng, nơi công nghệ ít có ứng dụng rõ ràng hơn. Cục Dự trữ Liên bang Kansas City cảnh báo, mở tab mới rằng việc sử dụng AI trực tiếp vẫn còn rải rác, nhưng các ngành kỳ vọng vai trò lớn của các mô hình ngôn ngữ lớn dường như sẵn sàng hạn chế tuyển dụng.

Bản tin Reuters Iran Briefing giúp bạn cập nhật những diễn biến mới nhất và phân tích về chiến tranh Iran. Đăng ký tại đây.

Việc áp dụng AI nhanh chóng sẽ khác với cuộc cách mạng máy tính cá nhân, vốn mất đến những năm 1990 để mang lại lợi ích về hiệu quả. Lúc đó, Warsh gần đây đã nhớ lại trong một cuộc phỏng vấn trên YouTube, mở tab mới cùng CEO Sadi Khan của Aven, Chủ tịch Fed Alan Greenspan “ngồi yên” trong kỳ vọng rằng sự tăng trưởng sẽ không đẩy giá lên. Ông đúng. Sản lượng trên mỗi giờ làm việc trung bình tăng 2,7% từ năm 1994 đến 2004, mặc dù lạm phát giảm xuống còn 1,9%, phản ánh một giai đoạn đổi mới tương tự vào những năm 1960.

Warsh nghĩ rằng Mỹ đang chờ đợi một đợt bùng nổ công nghệ khác. AI sẽ “là một lực lượng giảm lạm phát đáng kể,” ông viết vào tháng 11, mở tab mới trong The Wall Street Journal. Các nhà đầu tư đang dần chấp nhận quan điểm đó. ⁠Việc bán tháo phần mềm gần đây phản ánh kỳ vọng rằng khách hàng của họ sẽ tự phát triển các chức năng đó bằng các công cụ như Claude Code của Anthropic.

Vấn đề với niềm tin của Warsh là nó trái ngược với lý thuyết kinh tế chính thống. Theo đó, tăng trưởng xu hướng nhanh hơn làm tăng “tỷ lệ tự nhiên của lãi suất” khi các doanh nghiệp và hộ gia đình đẩy sớm chi tiêu. Nếu ngân hàng trung ương không nâng lãi suất theo cùng, cầu có thể quá nóng. Trong kịch bản này, bất kỳ giảm lạm phát nào do tiến bộ công nghệ cũng chỉ là tạm thời.

Thật vậy, ước tính của Fed cho thấy tỷ lệ tự nhiên tăng khi năng suất tăng tốc. Một số quan chức hàng đầu của ngân hàng trung ương, như Lisa Cook, Michael Barr và Philip Jefferson, dường như cùng xu hướng. Quan điểm của họ có thể hạn chế khả năng điều chỉnh của Warsh, đặc biệt khi luận điểm chính trị của ông có thể khiến việc chứng minh cam kết bảo vệ độc lập của ngân hàng trung ương trở nên khó khăn hơn. Ngay cả Greenspan, người từng cam kết chấp nhận tăng trưởng do công nghệ dẫn dắt, cũng có giới hạn, vì Fed vẫn duy trì chính sách khá chặt chẽ khi đợt bùng nổ đầu tư do viễn thông bắt đầu vào giữa những năm 1990 và chỉ giảm lãi suất sau khi quỹ phòng hộ Long Term Capital Management sụp đổ vào năm 1998.

Tuy nhiên, việc quá chú trọng vào một tỷ lệ tự nhiên không thể quan sát là một sai lầm. Các khảo sát cho thấy các công ty hiếm khi coi chi phí vay mượn là yếu tố quyết định đầu tư, và các hộ gia đình chủ yếu dựa vào thu nhập và tuổi tác để chi tiêu. Trong khi đó, số liệu từ Cục Phân tích Kinh tế bắt đầu từ năm 1977 cho thấy mối tương quan rõ ràng trong lịch sử giữa các ngành có tốc độ tăng năng suất nhanh hơn và các ngành ít tăng giá hơn. Trong trường hợp cụ thể của AI, nghiên cứu mới từ khu vực eurozone cho thấy khi tỷ lệ các công ty sử dụng AI tăng 10 điểm phần trăm, lạm phát nhà sản xuất giảm tới 0,6 điểm phần trăm.

Điều đáng chú ý là, trong khi quần áo và điện thoại thông minh trở nên rẻ hơn, thì chăm sóc sức khỏe, giáo dục và nhà ở lại trở nên đắt đỏ hơn. Đây là mô hình gọi là “bệnh Baumol.” Nhà kinh tế William Baumol của Mỹ đã chỉ ra vào những năm 1960 rằng khi năng suất tăng trong các ngành hàng hóa có thể tiêu thụ xa điểm sản xuất — những ngành sản xuất hàng hóa và dịch vụ có thể tiêu thụ xa nơi sản xuất — thu nhập chảy vào các hoạt động khó tự động hóa hoặc vận chuyển, khiến giá cả và tỷ lệ lao động trong các lĩnh vực này tăng lên. Trong một bài báo ông đồng tác giả năm ngoái, Nobel laureate Michael Spence ước tính rằng các ngành phi thương mại hiện chiếm 77% việc làm ở Mỹ và 68% giá trị gia tăng.

Sử dụng phương pháp của ông để phân loại sản lượng và việc làm cho thấy giới hạn của đợt bùng nổ những năm 1990. Năng suất trong các ngành thương mại tăng trung bình 4,4%, nhưng tác động đến các ngành phi thương mại là nhỏ. Số việc làm trong các ngành thương mại chỉ tăng 6% từ năm 1994 đến 2004, khi các công ty công nghệ co lại sau bong bóng dotcom, trong khi việc làm trong các lĩnh vực phi thương mại mở rộng 19%. Trong đó, tỷ lệ giá trị gia tăng của người lao động giảm từ 62% xuống còn 57%, cho thấy tăng trưởng dựa trên đầu tư làm lợi ích chủ yếu cho chủ sở hữu vốn. Điều này dường như ủng hộ quan điểm rằng làn sóng công nghệ thông tin chỉ là một cú nhảy tạm thời, chủ yếu mang lại lợi ích cho các nhà sản xuất phần cứng và phần mềm. Các nhà tiếp nhận hệ thống kỹ thuật số mới như nhà bán lẻ khổng lồ Walmart đã có lợi ở Mỹ, nhưng không ở châu Âu.

Tuy nhiên, bài học quan trọng hơn là môi trường kinh tế vĩ mô đóng vai trò quyết định. Trong những năm 1990, thị trường lao động Mỹ chặt chẽ hơn nhiều so với châu Âu, khi đã nhanh chóng phục hồi sau suy thoái, khiến các doanh nghiệp Mỹ có động lực khai thác nhiều hơn từ người lao động hiện có. ⁠Tốc độ tăng năng suất trong các ngành thương mại giảm còn 1% trong thập kỷ 2010 cho thấy chính là cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu đã chấm dứt đà bùng nổ, chứ không phải do bão hòa kỹ thuật số.

Đến ngày nay, việc tuyển dụng cũng chậm lại sau một giai đoạn tăng trưởng. Chi tiêu có thể giảm thêm nếu AI làm gia tăng bất bình đẳng thu nhập, vì giới giàu tiêu thụ phần nhỏ hơn trong thu nhập của họ. Trong trường hợp đó, chính sách tiền tệ nên nới lỏng hơn. Nếu các nhà dự đoán thị trường chứng khoán đúng và các ngành như luật, giáo dục và y tế có thể tự động hóa các quy trình chính, tác dụng giảm phát sẽ còn rõ rệt hơn.

Dĩ nhiên, có những khác biệt lớn. Những năm 1990 là thời kỳ toàn cầu hóa gây áp lực giảm giá. Hiện tại, thuế quan đang đẩy giá hàng hóa thương mại lên cao ở Mỹ và đợt bùng nổ đầu tư trung tâm dữ liệu đang gây căng thẳng về năng lượng, đất đai và chuỗi cung ứng. Tất cả các yếu tố này đặt ra giới hạn cho lãi suất vay mượn chính thức.

Tuy nhiên, sẽ là một sai lầm nếu Fed cố gắng kiềm chế đà bùng nổ AI để phù hợp với mô hình sách giáo khoa, hoặc khẳng định sự độc lập của mình khỏi một tổng thống can thiệp. Trong khía cạnh đó, Warsh có lý.

Theo dõi Jon Sindreu trên X, mở tab mới và LinkedIn, mở tab mới.

Để có thêm những phân tích như thế này, nhấn tại đây, mở tab mới để thử Breakingviews miễn phí.

Chỉnh sửa bởi Peter Thal Larsen; Sản xuất bởi Pranav Kiran